Approche de classification supervisée à base de treillis de Galois
Application à la reconnaissance de visages
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La classification d'images consiste à répartir systématiquement des images selon des classes établies au préalable. Classer une image consiste à lui faire correspondre une classe marquant sa parenté avec d'autres images. Un exemple complexe mettant en évidence la faculté innée de l'Homme à reconnaître des images est, celui de la reconnaissance de visages. La recherche dans le domaine de la reconnaissance de visages profite des solutions obtenues dans le domaine de l'apprentissage automatique. En effet, le problème de classification de visages peut être considéré comme un problÃ...
La classification d'images consiste à répartir systématiquement des images selon des classes établies au préalable. Classer une image consiste à lui faire correspondre une classe marquant sa parenté avec d'autres images. Un exemple complexe mettant en évidence la faculté innée de l'Homme à reconnaître des images est, celui de la reconnaissance de visages. La recherche dans le domaine de la reconnaissance de visages profite des solutions obtenues dans le domaine de l'apprentissage automatique. En effet, le problème de classification de visages peut être considéré comme un problème d'apprentissage supervisé où les exemples d'apprentissage sont les visages étiquetés. C'est dans ce contexte que se situe notre présent travail qui consiste en une nouvelle approche hybride de classification. Elle utilise le paradigme d'apprentissage automatique supervisée. Le treillis de Galois offre une structure formelle pour représenter une telle classification. Ainsi, ce mémoire porte sur l'étude du treillis de Galois en vue de son utilisation pour la classification supervisée. Et ce, en proposant un nouvel algorithme de classification ainsi que son application pour la reconnaissance de visages.
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